自變量雙臂機器人物流分揀達每小時 1816 件，憑 WALL-B 模型超越 Figure 03 且成本降 70%

中國具身智慧公司「自變量」在近期一小時的無人工介入直播中，展示其雙臂機器人完成 1816 件真實隨機物流包裹的有效分揀。該短時吞吐量比 Figure 03 先前連續運行 200 小時創下的每小時 1248 件標竿高出 45%，且分揀準確率超過 98%。 不同於 Figure 03 採用完整人形軀體與五指靈巧手，自變量捨棄雙腿與靈巧手，僅使用雙機械臂與工業標準夾爪，使硬體方案成本大幅下降 70%。 該系統由 2026 年 4 月發布的通用具身智慧大模型 WALL-B 驅動。WALL-B 採用 WUM（世界統一模型）架構，將視覺、語言、動作及對物理變化的預測整合於同一網路中聯合訓練。模型能根據包裹的大小、重量、材質與朝向即時調整策略，例如單爪搬運輕件、雙臂托舉重箱，或利用慣性與工作台翻轉面單朝向錯誤的包裹，以決策空間彌補硬體自由度的減少。 自變量曾於 2024 年底發布首代端到端模型 WALL-A，並於 2026 年與 58 到家合作，將具身機器人規模化導入一般家庭提供客廳收納與清潔等家政服務，此次物流分揀為同一套模型能力向工業場景的延伸。